1. Histogram¶
1.1. 概要¶
Histogram（ヒストグラム）とは，例えば下図のように，
1.2. Plotlyによる作図方法¶
Plotlyでは，plotly.express.histogram()でヒストグラムを作成可能です．
import plotly.express as px
fig = px.histogram(df, x='col_x')
上記の例では，dfのcol_x列をX軸，その度数をY軸に取ったヒストグラムのオブジェクトfigを作成します．
1.3. MADB Labを用いた作図例¶
1.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.express as px
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/magazines.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.show(renderer=RENDERER)
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
1.3.2. 作品別の合計連載週数¶
df_plot = df.value_counts('cname').reset_index(name='weeks')
fig = px.histogram(
df_plot, x='weeks', nbins=100)
show_fig(fig)
```{admonition} nbinsオプション
plotly.express.histogram()ではnbinsオプジョンでbin数を指定可能です．上記の例では，自動設定で作図するとbinが非常に細かくなってしまうため，便宜的にnbins=100`をしています．
掲載週が短い作品が多すぎて見ずらいため，Y軸を対数変換してみます．
fig = px.histogram(
df_plot, x='weeks', nbins=100, log_y=True)
show_fig(fig)
これでかなり見やすくなりました．
1.3.3. 作者別の合計連載週数¶
df_plot = df.value_counts('creator').reset_index(name='weeks')
fig = px.histogram(df_plot, x='weeks', nbins=100)
show_fig(fig)
こちらに関しても，かなり0に寄ったヒストグラムとなってしまったため，Y軸を対数変換します．
fig = px.histogram(df_plot, x='weeks', nbins=100, log_y=True)
show_fig(fig)